汽車安全帶在生產過程中，產品，表面存在黑點、油漬、異物(顆粒/飛蟲/毛發等)等各種缺陷。)，孔洞、斷針、連接布、尺寸不良、細紗段、漏針、毛刺、斷紗段、粗紗段等。這種多樣性和不確定性使得許多普通儀器難以通過技術手段消除問題。這種高度重復和智能式的工作只能由人工檢測在現代化的制造環境和智能快速的發展下完成；依靠檢測工人來執行的過程給企業，增加了巨大的勞動力成本和管理成本，但仍然不能保證100%的檢驗合格率(即“零缺陷”)。

　　處理在檢測，視覺，機器的形象涵蓋范圍很廣，但采用的基本原則和方法是一致的?？傮w而言，圖像處理的主要研究內容包括圖像數的模數轉換、圖像增強與恢復、圖像編碼與壓縮、圖像切割、圖像表示與描述、圖像特征匹配等。

　　圖像特征匹配，首先需要定義特征匹配方法的“特征”。比如你要描述一個人，最好先說明他的特點。在外貌上，比如身高、體重、胸圍等。心理方面，比如善良、好勝、沉默等。在職業方面，比如職業、收入等。

　　不同的特征適合不同的描述目的，比如描述一個人的健康狀況需要上述身高體重特征；要描述一個人的成就，需要更多的特征。除了以上特點，可能還需要人的生平事跡等等。按照這種理解，一個人的特征可以代表一個人，所以特征具有代表性。除了，如果每個人都需要從高到低排序，那么需要的特征只有一項高，其他的數據有體重、性格等。不需要獲得，所以使用特征也具有簡化信息使用的目的。

　　在設備，檢測，視覺建立原型或模板特征的過程被稱為訓練，實踐是預先提取一些樣本或典型特征并存儲它們。特征匹配的常用方法有很多：最近鄰法、二叉決策樹法、屬于動態規劃法的DP匹配法等。